MiG (Multi-Instance GPU) -teknologi forbedrer skalerbarheden af NVIDIA DGX Station A100 ved at tillade opdeling af individuelle GPU'er i flere, fuldt isolerede tilfælde. Denne funktion gør det muligt for DGX -stationen at understøtte flere brugere eller teams samtidigt, hvilket gør den meget velegnet til samarbejdsmiljøer eller delte arbejdsområder.
Nøgleforbedringer
1. ressourcepartitionering: MIG tillader opdeling af en enkelt GPU i så mange som syv uafhængige tilfælde, hver med sin egen dedikerede hukommelse, cache og streaming multiprocessor. Dette sikrer, at hver instans fungerer uafhængigt uden at konkurrere om ressourcer og derved maksimere GPU -effektivitet og anvendelse [4] [8].
2. garanteret servicekvalitet (QoS): Ved at levere isolerede ressourcer til hver instans sikrer MIG forudsigelig ydelse og garanteret QoS. Dette er især fordelagtigt for at køre flere job samtidigt, såsom AI -inferensanmodninger, uden at påvirke systemets ydelse [8] [9].
3. Multi-User Support: DGX Station A100 kan give op til 28 separate GPU-forekomster, hvor alle fire GPU'er er aktiveret med MiG. Dette giver flere brugere adgang til og bruger systemet samtidig, hvilket gør det ideelt til datavidenskabsteams og uddannelsesinstitutioner [2] [7].
4. fleksibilitet i implementering: MIG understøtter forskellige implementeringsmuligheder, herunder kørsel af CUDA-applikationer på bare-metal eller containere. Denne fleksibilitet forbedres yderligere af NVIDIA Container Toolkit, som giver brugerne mulighed for at køre CUDA-accelererede containere på GPU-forekomster [4] [9].
5. Skalerbarhed og omkostningseffektivitet: Ved at gøre det muligt for flere brugere at dele de samme GPU-ressourcer effektivt, hjælper MIG med at reducere behovet for individuelle GPU-opsætninger eller skyudlejning. Dette gør DGX-stationen til en omkostningseffektiv løsning for organisationer, især sammenlignet med at leje Cloud GPU-ressourcer over tid [1] [5].
Brug sager
- AI -træning og inferens: MIG tillader, at forskellige GPU'er i DGX -stationen konfigureres til forskellige arbejdsbelastninger, såsom AI -træning, HPC eller dataanalyse. Denne fleksibilitet er afgørende for organisationer, der har brug for at styre forskellige AI -arbejdsbelastninger effektivt [4] [10].
- Uddannelses- og forskningsmiljøer: Evnen til at understøtte flere brugere samtidig gør DGX -stationen særlig fordelagtig for uddannelsesinstitutioner og forskningslaboratorier, hvor delte ressourcer er almindelige [1] [4].
Sammenfattende forbedrer MIG-teknologien skalerbarheden af DGX-stationen ved at tilvejebringe et fleksibelt miljø med flere bruger, der maksimerer GPU-udnyttelse, samtidig med at det sikres forudsigelig ydelse. Dette gør DGX -stationen til en ideel platform til samarbejdende AI -forskning og udvikling på tværs af forskellige brancher.
Citater:
[1] https://www.toolify.ai/ai-news/experience-the-power-of-nvidia-dgx-station-a100-971252
)
[3] https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/solutions/data-center/nvidia-ampere-arkitecture-whitepaper.pdf
[4] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_publiceret.pdf
[5] https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/how-nvidia-a100-station-brings-data-center-heft-to-arbejdsgrupper/
[6] https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/
[7] http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-station-a100-overs-forskere-i-data-center-in-a-box
[8] https://www.nvidia.com/en-us/technologies/multi-instance-gpu/
[9] https://www.skyblue.de/uploads/dataSheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[10] https://www.compecta.com/dgxstation-a100.html
[11] https://www.e4company.com/wp-content/uploads/dgx-family-print-dgx-station-a100-datasheet-us-partner.pdf